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申请/专利权人：中玖闪光医疗科技有限公司
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的CBCT图像重建方法及系统、电子设备，包括：利用CBCT设备获取待测物体的原始投影数据，并对原始投影数据进行第一预处理，将第一预处理后的原始投影数据按照第一预设比例划分为训练集数据和验证集数据；构建深度卷积神经网络模型，将第一预处理后的原始投影数据输入深度卷积神经网络模型进行训练；将待重建的CBCT投影数据输入训练后的深度卷积神经网络模型，通过第一预设方法生成CBCT重建图像，并对CBCT重建图像进行第一后处理，通过引入深度学习技术，可以自动学习和优化待重建投影数据到清晰图像的映射关系，避免了现有技术中需要手动调整参数的问题，很大程度上提高了重建图像的质量和速度。
主权项：1.一种基于深度学习的CBCT图像重建方法，其特征在于，包括：S100、利用CBCT设备获取待测物体的原始投影数据，并对原始投影数据进行第一预处理，将第一预处理后的原始投影数据按照第一预设比例划分为训练集数据和验证集数据；S200、构建深度卷积神经网络模型，将第一预处理后的原始投影数据输入深度卷积神经网络模型进行训练；S300、将待重建的CBCT投影数据输入训练后的深度卷积神经网络模型，通过第一预设方法生成CBCT重建图像，并对CBCT重建图像进行第一后处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中玖闪光医疗科技有限公司 一种基于深度学习的CBCT图像重建方法及系统、电子设备
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